災害などのショックでは連鎖的な破綻など複雑な現象により被害が深刻化するが、従来研究のモデルではこのような過程を検証できない。複雑な現象の原因は企業をとりまくネットワークにあり、実際のネットワークデータなしで現実の現象を把握するのは困難である。そこで、大規模で網羅的なサプライチェーンデータを元に企業の生産活動をモデル化し、富岳コンピュータを用いたシミュレーションにより、災害や感染症対策が経営・経済に与える影響の精細かつ柔軟な推計を行う。本研究では160万を超える企業のサプライチェーンと600万を超える事業所のデータと富岳コンピュータを用いる。
5 0 0 0 IR 大規模データに対するべき分布性の確認方法
- 著者
- 井上 寛康
- 出版者
- 大阪産業大学
- 雑誌
- 大阪産業大学経営論集 (ISSN:13451456)
- 巻号頁・発行日
- vol.11, no.2, pp.165-176, 2010-02
In social science, it is mostly assumed that there is a typical value for data. This is because normal distribution is supposed. However, it is hardly possible that all data in the natural world as well as human society obey normal distribution. Hence, if people take data for some phenomenon and suppose the data obeys normal distribution, that can lead to a wrong conclusion. In fact, people can have accessed many large scale empirical data in recent years and found those distributions do not obey normal distribution. Some of them obey power-law distribution whose nature has been recently well studied. This paper studied whether the distribution of joint patent applications for an organization obeys power-law distribution or not. The distribution is far from normal distribution and looks like power-law distribution. Hence, it was judged whether the distribution obeys power-law distribution using Clauset's method. The results showed the distribution in 7 and over obeys power-law distribution, and the exponent is 3.03.
1 0 0 0 OA 知的生産を行う集団のネットワーク構造分析
- 著者
- 井上 寛康
- 出版者
- 研究・技術計画学会
- 雑誌
- 年次学術大会講演要旨集
- 巻号頁・発行日
- vol.24, pp.671-676, 2009-10-24
一般講演要旨
1 0 0 0 OA サッカーにおける集団運動:三角形ネットワーク解析
- 著者
- 新井 優太 家富 洋 井上 寛康 清水 千弘
- 出版者
- 一般社団法人 日本物理学会
- 雑誌
- 日本物理学会講演概要集 72.1 (ISSN:21890803)
- 巻号頁・発行日
- pp.3060, 2017 (Released:2018-04-19)
現代サッカー戦術の潮流は,パスの出し手とサポート役の二人の受け手がつくる三角形を基軸としたパスサッカーである。そのため,集団運動を選手ではなく三角形を基本構成要素としてとらえる分析方法の開発が必須である。選手がつくる三角形配位(周長,形状がそれぞれ選手間の距離感,連動性を表す)に対して統計的な分析を行うとともに,三角形がつくるネットワークの観点からチームの連動性を分析する。
1 0 0 0 OA 大規模データに対するべき分布性の確認方法
- 著者
- 井上 寛康 イノウエ ヒロヤス Hiroyasu INOUE
- 雑誌
- 大阪産業大学経営論集
- 巻号頁・発行日
- vol.11, no.2, pp.165-176, 2010-02
In social science, it is mostly assumed that there is a typical value for data. This is because normal distribution is supposed. However, it is hardly possible that all data in the natural world as well as human society obey normal distribution. Hence, if people take data for some phenomenon and suppose the data obeys normal distribution, that can lead to a wrong conclusion. In fact, people can have accessed many large scale empirical data in recent years and found those distributions do not obey normal distribution. Some of them obey power-law distribution whose nature has been recently well studied. This paper studied whether the distribution of joint patent applications for an organization obeys power-law distribution or not. The distribution is far from normal distribution and looks like power-law distribution. Hence, it was judged whether the distribution obeys power-law distribution using Clauset's method. The results showed the distribution in 7 and over obeys power-law distribution, and the exponent is 3.03.